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HALCON 22.11新特性介绍

■ 新的数据类型 “Memory Block”（内存区块）

使用HALCON 22.11，开发人员可以与其他应用程序存储、交换和处理二进制数据。这增加了HALCON与机器通信的兼容性，例如OPC UA接口或采集接口（例如用于存储相机配置文件）。另一个优点是，此数据类型具有加密机制。这意味着HALCON中的所有可用数据都可以加密，这大大提高了数据安全性。

■ 对已完成模型训练的深度学习模型的保护

知识产权保护在深度学习领域尤为重要。与传统方法相比，训练数据质量在基于深度学习的应用程序中扮演着更重要的角色。大部分工作都集中在收集数据和训练模型上。随着HALCON 22.11内存块加密的可能性，现在还有一种加密模型的方法。这允许用户通过确保只有授权用户才能使用和查看DL模型来保护他们的投资和专有技术。

■ 互联的许可证

其为HALCON 22.11的最佳适配工具：2022年10月20日，MVTec深度学习工具的新版本22.10将发布。它将支持HALCON“全局上下文异常检测”的标记、培训和评估模型的整个工作流程。在众多改进中，它将特别包括一个新的“全局上下文异常检测”模型。该模型在内存消耗和推理时间方面有显著的改进。

■ 3D+AI

在这个版本中，MVTec将经典机器视觉方法和深度学习成功结合。这种结合了传统的3D视觉方法和AI的3D抓取点检测技术特别适用于物流公司。它可以用来稳健地检测任何物体上适合用吸力吸取的表面。与经典的抓取应用相比，新技术不需要训练物体表面。这意味着不需要事先了解物体的具体情况，从而提高典型抓取应用的实施速度，更具成本效益，比如在物流业的应用。客户将基于MVTec持续开发的“传统”和“AI”这两种核心技术中获益更多。可以为广泛的行业领域实现强大的机器视觉应用，从而显著提高公司的生产效率。

深度学习决策的可追溯性

另一个新功能为深度学习的黑盒子提供了更多信息，从而增加了相应过程的可追溯性。Guided GradCam提供了更精确的提示，以热度图的形式，说明图像的哪些区域与深度学习网络的决策有关。例如，这使得探究错误分类成为可能。

HALCON 22.11现在还支持HAILO AI的方式加速硬件。这可以通过插件快速执行深度学习推理。在为每个应用程序使用最佳组件时，扩大了可用硬件的范围并增加了灵活性。

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